8.3.5 临界调控专家系统的推理机
控制专家系统中推理机的任务是以知识库中的已有知识为基础，模拟专家的思维过程，为调控提供理论依据。这里专家思维主要有两层次含义，一是定量计算，即系统有序度的计算；另外是定性推理，即系统演化方向的推理。图8-7为多维临界调控专家系统推理机的组成。
图8-7 多维临界调控专家系统推理机组成
8.3.5.1 有序度（协调度）
水资源系统是耗散结构，系统的相变结果不一定都走向新的有序，也可能走向无序，因此为了把握系统协调的程度，以促使系统向更加有序的方向转化，有必要在临界调控之前，首先计算在某种利用方案下序参量的协同作用。为此，引入有序度（协调度）这一概念来衡量协同作用。
考虑子系统Sj，设其发展过程中的序参量变量为ej=（ej1，ej2，…，ejn），其中n≥1。eji的取值应在临界阈值区间，如：βi≤eji≤αi，i∈[1，n]。假定ej1，ej2，…，ejm（1≤m≤p）在阈值区间的取值越大，子系统的有序程度越高，其取值越小，子系统的有序程度越低，如经济子系统中的工农业供水量；假定ejm+1，…，ejp（m≤p≤n）在临界阈值区间的取值越大，子系统的有序程度越低，其取值越小，子系统的有序程度越高，如生态子系统中的污染物含量等；假定ejp+1，…，ejn在临界阈值区间越接近某一值c，子系统有序程度越高，如社会子系统中凌期控制断面流量。这样，针对黄河流域水资源系统给出如下有序度的计算。
定义子系统Sj序参量分量eji的有序度为：
式中：uj（eji）为序参量分量eji的有序度。
由上式可知，若序参量eji的有序度值uj（eji）∈[0，1]，则序参量在临界阈值区间，且其值越大，eji对子系统Sj有序的“贡献”越大；相反，若eji∉[0，1]，说明eji不在合理阈值区间，需进行调节。从总体上看，序参量变量eji对子系统Sj有序程度的“总贡献”可通过uj（eji）的集成来实现，如式（8-40）所示：
uj（ej）称为子系统Sj序参量ej的有序度，且uj（ej）∈[0，1]。uj（ej）越大，ej对整个系统有序的“贡献”越大，系统有序的程度就越高；反之则越低。λi为序参量分量eji的权系数，它的确定既应考虑到系统的现实实际运行状况，又应能够反映系统在一定时期内的发展目标，其含义是序参量分量eji在保持子系统有序运行中所起的作用或所处的地位。
对控制对象模型得出的黄河流域水资源开发利用方案，通过专家系统推理机就可计算该方案下各子系统的有序度，作为控制者调控的依据。利用专家系统推理机即可得出每个计算时段（月、旬）经济、社会和生态子系统的有序度，用于对每个时段的水资源利用情况进行调控，也可计算出年有序度，实现对年方案的调控。
8.3.5.2 黄河流域水资源子系统时段有序度的推理
1.经济子系统有序度u1（e1t）
从时段角度讲，经济子系统的序参量包括该时段的供水量e11t和时段出力e12t，t代表时段。这两个序参量都属于越大越优型。
（1）生活、工农业供水量e11t的有序度。序参量e11t由10个分量组成，e11t=（e11t1，e11t2，e11t3，…，e11t10），e11ti代表第t时段给第i个省区的供水量，i∈[1，10]，依次为青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙、山西、陕西、河南、河北、天津和山东。则供水量分量e11ti的有序度为：
8.3.5.3 黄河流域水资源子系统年有序度的推理
1.经济子系统有序度U1（E1）
对于某一调度年份，经济子系统的序参量与时段序参量类似，包括年度总供水量E11和年度总发电量E12。这两个序参量都属于越大越优型。
8.3.5.4 黄河流域水资源系统演化方向的定性推理
由于特定时段内水资源量的有限性，子系统之间存在着相互竞争，子系统的有序度并不能代表整个黄河流域水资源系统的有序度。经济、社会、生态子系统的有序度不可能同时增加，某一个子系统有序度的提高，可能会导致其他子系统有序度的降低，但是整个系统的有序度如何变化却无从确定，这也是水资源系统临界调控需要解决的问题。
耗散结构的熵理论为我们解决这个问题提供了依据，虽然熵并不能对系统演化进行定量计算，而且也不易于用显式函数表示出来，但利用熵与有序度之间的关系，可以对系统演化方向进行定性分析，即熵减少，有序性增强，熵增大，有序性减弱。
根据信息熵的定义，利用子系统有序度可建立判别水资源系统演化方向的有序度熵（协调度熵）函数。式（8-57）为年有序度熵函数：
